Notice bibliographique
Résumé
Introduction The previous chapter reviewed the last 40 years of empirical literature related to our understanding of the relationship between the older person and their environment. While this yielded a breadth of knowledge, there remain some substantial shortfalls within empirical knowledge that require urgent focus, particularly set against a context of other trends, in particular population ageing and urbanisation. The focus of this chapter is on examining ageing in urban environments and what this means for the person–environmental fit. The first section of the chapter briefly examines trends in both population ageing and urbanisation. The next section discusses factors present in urban spaces that might support and hinder ageing, and what is currently known about older people ageing in urban centres. Critically, the chapter raises the question of the current ‘optimality’ of urban neighbourhoods to support the health and well-being of those ageing in urban centres. Trends in urban ageing Population ageing and urbanization are two global trends that together comprise major forces shaping the 21st century. (WHO, 2007, p 6) Trends in population ageing and urbanisation make the understanding of urban ageing highly relevant to the agenda on sustainable development. Urban development has been described as ‘one of the most powerful of the forces which are shaping the geography of the contemporary world’ (Clark, 2000, p 15); transforming the lifestyles of almost half of the world's population. A recent report by the United Nations Population Fund (UNFPA, 2007) predicted that by 2008, for the first time in history, more than half of the world's population – 3.3 billion people – would live in urban areas, and by 2030 this figure is expected to be almost five billion (see Figure 3.1). In Europe, almost 75% of the population already live in urban areas (for example, 80% in the UK, 77% in France and Spain, 73% in Germany and 68% in Italy). Canada and the US have similar percentages of the population living in urban areas, 81% and 79% (2008 figures). There has also been a rise in megacities – cities with a population of 10 million or more – and this is expected to rise further in the coming years. The United Nations predicts that by 2015, 23 cities will be defined as megacities, of which most will be in the developing world (UNFPA, 2007); and by 2030, three out of every five people will live in urban areas (WHO, 2007).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,150 | 0,038 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».